Einführung in KI und Predictive Analytics – Weiterbildung

Dieser Einführungskurs richtet den Blick auf künstliche Intelligenz und Predictive Analytics als Anwendungsfelder der Datenanalyse. Ausgehend von einem soliden Fundament in Datenbankabfragen und explorativer Analyse lernen die Teilnehmenden, wie KI-Modelle entstehen, wie Vorhersagen aus Daten abgeleitet werden und wie sich diese Erkenntnisse gezielt in Geschäftsprozesse einbinden lassen. Der Kurs ist als niedrigschwelliger Einstieg konzipiert, der auch ohne Programmiererfahrung einen verständlichen Zugang zu KI-Grundlagen schafft.

Modul 1 – Datenbanken als Grundlage für KI-gestützte Analysen Bevor KI-Modelle sinnvoll eingesetzt werden können, braucht es eine verlässliche Datenbasis. Dieses Modul legt das Fundament, auf dem die späteren KI- und Predictive-Analytics-Inhalte aufbauen.

• Effizienten Umgang mit Datenbanken als Voraussetzung datengetriebener Analysen verstehen
• Große Datenmengen mit SQL gezielt abfragen und bereinigen
• Daten so vorbereiten, dass sie für KI-Modelle nutzbar sind
• Optimierte Abfragen zur gezielten Durchführung von Datenanalysen entwickeln
• Gut strukturierte Datenbanken als Erfolgsfaktor für spätere Modelle erkennen
• Typische Datenqualitätsprobleme vor dem KI-Einsatz identifizieren

Modul 2 – Explorative Datenanalyse und Grundlagen des maschinellen Lernens Im Zentrum dieses Moduls steht die Frage, wie sich aus vorhandenen Daten überhaupt Muster und Zusammenhänge herausarbeiten lassen, bevor ein KI-Modell trainiert wird.

• Statistische Methoden zur Mustererkennung in Datensätzen anwenden
• Zusammenhänge zwischen Variablen systematisch analysieren
• Datenbasierte Prognosen als Ergebnis explorativer Analyse einordnen
• Grundprinzipien des maschinellen Lernens anhand einfacher Beispiele nachvollziehen
• Unterschiedliche Lernverfahren auf konzeptioneller Ebene unterscheiden
• Diese Techniken als Basis für den späteren Einsatz von Predictive Analytics begreifen

Modul 3 – Predictive Analytics in Unternehmensprozessen Dieses Modul überträgt die zuvor erarbeiteten Grundlagen auf konkrete unternehmerische Fragestellungen und zeigt, wie Prognosen praktisch genutzt werden.

• Predictive Analytics als vorausschauendes Gegenstück zur retrospektiven Auswertung verstehen
• Typische Einsatzfelder von Prognosemodellen in Geschäftsprozessen kennenlernen
• Datenbasierte Vorhersagen mit konkreten unternehmerischen Fragestellungen verknüpfen
• Ergebnisse von Prognosemodellen für Entscheidungsträger verständlich aufbereiten
• Grenzen und Unsicherheiten von Vorhersagen realistisch einordnen
• Verantwortungsvollen Umgang mit KI-gestützten Prognosen einordnen

Modul 4 – Praktische Anwendung von KI-Methoden Im vierten Modul wird das theoretische Verständnis in die praktische Umsetzung überführt. Die Teilnehmenden setzen erste Machine-Learning-Modelle selbst um.

• Erste Machine-Learning-Modelle mit vorbereiteten Datensätzen umsetzen
• Genauigkeit der trainierten Modelle testen und bewerten
• Parameter gezielt anpassen, um Vorhersagen zu verbessern
• Ergebnisse unterschiedlicher Modellvarianten miteinander vergleichen
• Praxisnahe Übungen und reale Anwendungsfälle zur Vertiefung nutzen
• Eigene KI-Modelle kritisch auf Plausibilität prüfen

Der Kurs verbindet die vier Themenblöcke durchgehend mit angewandten Übungen an konkreten Datensätzen.

• Aufbau einer Datenbankstruktur für ein exemplarisches Prognoseprojekt
• Formulieren von SQL-Abfragen zur Vorbereitung eines KI-Datensatzes
• Explorative Analyse eines realitätsnahen Datensatzes mit statistischen Methoden
• Identifikation relevanter Variablen für ein erstes Prognosemodell
• Training eines einfachen Machine-Learning-Modells auf Basis der aufbereiteten Daten
• Bewertung der Modellgüte anhand nachvollziehbarer Kennzahlen
• Systematisches Anpassen von Modellparametern zur Verbesserung der Vorhersagequalität
• Übertragung der Prognoseergebnisse auf eine konkrete Geschäftsfragestellung
• Aufbereitung der Ergebnisse für eine fiktive Entscheidungsvorlage
• Diskussion der Grenzen und Unsicherheiten des eigenen Modells
• Vergleich unterschiedlicher Herangehensweisen an dieselbe Fragestellung
• Rückschau des verantwortungsvollen Einsatzes von KI-gestützten Prognosen

Der thematische Bogen führt bewusst von der Datenbank über die explorative Analyse bis zur KI-gestützten Prognose – jedes Modul liefert die Grundlage für das nächste. Dadurch entsteht ein nachvollziehbarer Lernpfad, der KI und Predictive Analytics nicht isoliert behandelt, sondern als Fortsetzung solider Datenarbeit begreift. Im Unterschied zu rein technisch ausgerichteten Kursen liegt der Schwerpunkt hier auf dem Verständnis von KI-Modellen und Prognosen als Entscheidungswerkzeug – nicht auf der Vertiefung einzelner Programmiersprachen.

Der Kurs eignet sich für alle, die verstehen möchten, wie KI-Modelle und Vorhersagen aus Daten entstehen, ohne dafür bereits Programmiererfahrung mitzubringen.

• Arbeitssuchende und Wiedereinsteigende mit Interesse an KI-Anwendungen und datengetriebenen Prognosen
• Quereinsteigende, die einen verständlichen ersten Zugang zu KI-Konzepten suchen
• Beschäftigte, deren Unternehmen Predictive Analytics künftig stärker nutzen möchte
• Personen mit Interesse an digitalen Anwendungen und einer verantwortungsvollen Nutzung von KI-Tools
• Fachkräfte, die Prognosemodelle künftig in ihrem Arbeitsbereich einordnen und mitgestalten möchten

Der Kurs führt konzeptionell an KI und Predictive Analytics heran und verzahnt dabei Erklärungen mit praktischen Übungen an vorbereiteten Datensätzen. Neue Konzepte – von der Datenbankabfrage bis zum Prognosemodell – werden jeweils anhand eines durchgängigen Beispielprojekts erprobt, sodass die Teilnehmenden den Weg von der Datenbasis bis zur fertigen Prognose selbst nachvollziehen können.

Die Inhalte sind in vier aufeinander aufbauende Themenblöcke gegliedert: von Datenbanken über explorative Analyse und Predictive Analytics bis zur praktischen KI-Anwendung. Der zeitliche Umfang orientiert sich am individuellen Lernfortschritt, wobei praxisnahe Übungen und reale Anwendungsfälle einen wesentlichen Anteil der Lernzeit einnehmen.

Der Kurs schließt mit einem Trägerzertifikat ab, das die erworbenen Grundkenntnisse in KI-Methoden, explorativer Datenanalyse und Predictive Analytics bestätigt. Es handelt sich um eine trägerinterne Bescheinigung und nicht um ein staatlich anerkanntes Examen oder eine herstellerspezifische KI-Zertifizierung.

Der Mehrwert dieses Kurses liegt darin, KI und Predictive Analytics nicht als abstrakte Trendbegriffe zu behandeln, sondern als nachvollziehbaren Prozess von der Datenbank bis zur Prognose. Wer versteht, wie ein Vorhersagemodell entsteht, welche Daten es benötigt und wo seine Grenzen liegen, kann KI-gestützte Ergebnisse im eigenen Arbeitsumfeld realistischer einordnen und gezielter nutzen. Gerade weil keine Programmierkenntnisse vorausgesetzt werden, senkt der Kurs die Einstiegshürde deutlich gegenüber rein technisch ausgerichteten Angeboten. Das macht ihn besonders geeignet für Berufstätige und Wiedereinsteigende, die KI-Kompetenz aufbauen möchten, ohne zunächst eine vollständige Programmiersprache erlernen zu müssen – der Fokus liegt auf dem konzeptionellen Verständnis und der praktischen Anwendung anhand konkreter Beispiele. Für den beruflichen Alltag bedeutet dies einen unmittelbaren Nutzen: Predictive Analytics gewinnt in immer mehr Unternehmensbereichen an Bedeutung, von der Absatzplanung bis zur Risikoeinschätzung. Wer die Grundlagen dieser Methoden versteht und erste Modelle selbst umgesetzt hat, kann in entsprechenden Projekten fundierter mitwirken und datenbasierte Prognosen kritisch hinterfragen, statt sie ungeprüft zu übernehmen.